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takahashicleaning · 1 year ago

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ＴＥＤにて

ジェニファー・ヒーリー: もしも車が話せたら事故は避けられる？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

車を運転するときは、ガラスに囲まれた密閉空間に乗り込みドアにロックをかけ、自分の目を頼りにして前後の数台しか見ることはできないにも関わらず、アクセルを踏み込みます。

しかし、車同士が位置や速度の情報を共有し、予測モデルを用いて道路上の全員にとって最も安全な経路を計算できたらどうでしょうか？

ジェニファー・ヒーリーは事故の無い世界を想像します。(TED@Intelで収録)

前提として、生きた社会システムである以上、犯罪や事故などはゼロに絶対できないのは道理！！

なのに警察が統計を悪用してる！

最小レベルの自然犯罪率、自然事故率を差し引いて統計を扱わない愚かさ！

ゼロになるのは人間が滅んでゼロになった時のみ。

事実に向き合いましょう。運転は危険な行為です。

私たちはそれについて考えることを避けますが、事実、世界中の車のダッシュボードには、宗教の偶像や幸運のお守りが飾られています。

それでも、これを真実とは認めようとしないのです。自動車事故は、アメリカの16歳から19歳の人の間では、最大の死因であり、その事故のうち75%はドラッグやアルコールとも関係がありません。

では何が起きているのでしょう？

確かなことは言えませんが、私は初めての事故を憶えています。若い頃、高速道路を運転していると前の車のブレーキランプが、光ったのが見えたのでこんなことを思いました「減速するのね。じゃあ私も減速しなきゃ」

私はブレーキを踏みました。しかしその人はただ減速していたわけではなく停止。それも高速道路の上で完全に停止したのです。

時速約100kmから0kmに。私はブレーキをベタ踏みABSが作動したのが分かりましたが、それでも車は走り続け分かっていたことではありますが、止まり切れませんでした。

エアバッグが作動し、車はめちゃめちゃですが幸運にもケガ人はいませんでした。でも前の車が止まった理由は、私には見当もつきません。こんな状況は避けられたはずです。

私が考えたのは、車がお互いにしゃべりかけることができれば、もっと運転しやすくなるのではないかということです。

少し考えて頂きたいのは、車の運転とはどんなものかということです。車に乗り込みドアを閉めるとガラス内の窮屈な空間に密閉され、周りの世界は、直接には認識できなくなります。

その車体を部分的にし��見えない道で鉄の巨体をすり抜けながら人間ではありえないスピード��操らなければならないのです。

いいですか？信じられるのは、自分の両目だけなんです、そうそれだけ。人間の目が本来、得意とはしないことを強いられるのです。

車線変更をするとき、まずどんなことをする必要があるでしょうか？道から目をそらす？その通り、進行方向を見るのをやめて死角を確認して前を見ずに運転するんです。

誰にとっても等しくこれが安全な運転方法とされています。なぜこんなことをするのでしょうか？

視線を向ける先を選択する必要があるからです。

もっと重要なことは？通常、私たちは道路上で注目するものを選択するのは得意ですが、時として何かを見落としたり物事に気付くのが遅れたり、間違った解釈をしてしまうこともあります。

ドライバーは、事故を起こすと決まって「気付かなかったんだ」と言い訳します。それは信じましょう。全てに注意を払うのは不可能ですから。

しかし、今やその状況を改善する技術が存在しています。

将来的には、車がお互いにデータを交換することで３台の車が前方にいるということだけでなく、後ろや左右にいる３台も同時に俯瞰することが、できるようになり車の中の様子までわかるようになります。

前方の車の速度も分かるようになり巡航速度や止まろうとしていることも分かります。停止しようとしていることを事前に察知できるのです。

アルゴリズムや予測モデルを用いた計算により、未来を予測できるようにもなるでしょう。

不可能だと思われることでしょう。どうやって未来を予測する？確かにとても困難ですが、実際には違うんです。

車に関しては不可能ではないのです。車は３次元の物体であり、ある時点では、位置と速度は決まっています。

また道路を走行するものであり多くの場合、事前から知られる経路をとります。ある車が、ほんの少し後にいる場所について合理的な予測をすることはそんなに困難ではないのです。

車に乗っているときバイクが時速135kmで車線を横切りながらブシューッとやって来たとしても。こんな経験をされた方も多いかと思いますが「どこからともなく現れた」というわけではありません。

その人は30分ぐらいは、道路上にいたんです。ここで言いたいのは、誰かがそのライダーを見たということ。

10km、20km、30km手前でも誰かがその人を見たはずです。ある車がその人を見かけ地図上に記録すると地図に現れ、位置、速度や時速135kmで走行を続けるという推定などが得られます。

これは事前に察知可能です。理由は他の車が、こう耳打ちするからです「ところで５分後、バイクに注意」というように車の行動について合理的な予測ができるのです。

車はニュートン力学に従う物体です。これは非常に都合の良いことです。

どのようにして実現するのでしょうか？

まず手始めに、GPSを使って位置情報を共有するというようなシンプルなことから始めましょう。

私の車にGPSとカメラが搭載されていれば、どこをどの位の速度で走行しているのか非常に高い精度で分かります。

コンピュータ・ビジョンを用いれば、周囲の車の位置や進行方向のようなものも割り出せます。他の車についても同様で自分の現在地については正確に他の車の位置については、大雑把に分かります。

では２台の車がそのデータを共有したらどうなるでしょうか？車がお互いに会話できたら？それは簡単なことで両者の予測モデルが改善されます。みんな得をするのです。

ボブ・ワン教授のチームは、車の共有するのがGPSデータのみで交通量が少なくても曖昧な推定を結合させるとどうなるかコンピュータでシミュレーションを行いました。

さらには、この研究をシミュレーションの枠から出し、現在、実際に車に搭載されているセンサーを取り付けたロボットを用いて実験を行いました。

使用したのはステレオカメラ、GPS、そして補助システムとして一般的な２次元レーザー距離計です。

また、それとは別に短距離無線装置を取り付けロボット間の情報伝達を可能にしました。ロボット同士が近付くとお互いの位置を正確に追跡し、衝突を避けることができます。

現在もさらなる改良を続けていますが、いくつかの問題に突き当たりました。

その１つは、情報量を増やし過ぎるとデータを処理し切れなくなることです。そこで優先度を決める必要が出てきますが、それこそ予測モデルが役に立つ場面です。

ロボット自動車が予測された軌跡をなぞっているだけならそんな情報は捨てても構いません。優先すべきは、予測とは異なる道を進んでいる車です。

そのようなものこそ問題となりますが、軌跡を新たに予測することができます。道を外れたことだけでなくその外れ具合も分かるのです。さらに、退くよう警告する必要があるのはどのドライバーかも分かります。

どうやって全員に警告するのが、ベストでしょうか？

どうすれば車は「どいた方が良い」と耳打ちできるでしょうか？

次の２つの要素に依存します。1つは車の能力、もう1つはドライバーの能力です。

性能の良い車に乗っていても電話していたり、何かをしていたらおそらく緊急時には、咄嗟に反応できません。

そこで私たちは、別系統の研究を立ち上げドライバーの状態のモデル化を試みています。現在では、３台のカメラを用いてドライバーが前を向いているのか、横や下を向いているのか、電話しているのか、コーヒーを飲んでいるのか、検出できるようになりました。

事故を予測することができ、全員が安全な経路を計算することで誰が、どの車が最も道を空けるのに最適な位置にいるのか予測できるのです。

本質的には、これらの技術は既に存在しています。

目下のところ最大の問題は、データを共有する意思です。確かに、自分の車に見張られ自分のことを他車に話され陰口の中を進んで行くというのはあまり気乗りの��ない考えだとは思います。

しかし、プライバシーを侵害しないような、方法で行うことも可能だと信じています。

さっき話したように車を外から見ても乗っている人のことは分かりませんし、それはナンバープレートについても同じことです。

車が裏でしゃべってしまうかもしれませんけどね。

このアイデアは素晴らしいものだと思っています。ちょっと考えてみてください。

後ろにいる注意力散漫な10代の人に、あなたがブレーキをかけて完全停止しようとしていることを知らせたくは無いのですか？

データをすすんで共有することで��んなにとっての最善策を取れるのです。

車に陰口をたたかせましょう。それが道路をとても安全にするのですから。

ありがとうございました。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

何度も言います！！

前提として、生きた社会システムである以上、犯罪や事故などはゼロに絶対できないのは道理！！

なのに警察が統計を悪用してる！

最小レベルの自然犯罪率、自然事故率を差し引いて統計を扱わない愚かさ！

ゼロになるのは人間が滅んでゼロになった時のみ。

電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%～50%の効率まで高めることは可能ですが・・・

高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。

高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち、どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。

この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。

カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。

つまり、熱エンジン��効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率１００%は物理的に不可能ということです。

中世で試行錯誤が行われたことに終止符が示され、機械での永久機関は作れないことが、この現象から理解できます。エネルギー保存の法則からも理解できます。

他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか？これをエンジンの熱効率と定義しています。

2020年の段階で、ガソリンエンジンの熱効率は最高で40％前後あり、10年くらい前までは30％程度。低燃費の技術競争もあるけどカルノー効率から限界も見え始めています。

だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。

続いて

イーロンマスクが実用化している自動運転車は、この時点で、約140テラフロップスの処理速度を達成している。

これは、一昔前の地球シュミレーター第二世代2009年並の処理速度のスーパーコンピューターが搭載されていることと同じです。

つまり、走るスーパーコンピューターが搭載されていることに相当します。未来の最新技術を実用的に活用できて、また低価格でも実現している。

一台数十億円が、たった十年くらいで庶民の手の届く数百万円に！デフレスパイラルにもならないプラスサムになる真のイノベーションです。素晴らしい。

参考として、2002年の地球シミュレータ第一世代は、35.86 TFLOPS（テラフロップス)

2004年のIBM Blue Gene/Lは、136.8 TFLOPS（テラフロップス）

この処理能力をコンピューターの外部CPU、外部GPUとして機能させることが可能ならば、Thunderbolt3（USB-C）経由のeGPUという形で実現できる。

そして、現在では、活用する機会の少ない車とは、別の使いみちが広がる素晴らしい世の中になるかもしれません。

eGPUとは、External GPU（外付けGPU）の略称で、外付けGPU（グラフィックプロセッサ）を外付けHDDなどと同じようにノートPCなどにケーブルで接続出来るようにして処理能力を増加させること。

Appleのコンピューター、Thunderbolt 3端子が必要です。

MacOS High Sierra 10.13.4 以降の eGPUサポートは、パワフルなeGPUの恩恵を受けられるMetal、OpenGL、OpenCL Appの高速化が狙いです。

しかし、Appによっては、eGPUによる高速化にソフトが対応していない場合もあります。推奨GPU以外は現在、使用できません。

2015年の時点では、影響力が少ないので問題にならなかった。しかし、現在、2020年では・・・

処理速度を補う方法にクラウドコンピューターで処理すれば良さそうですが、以外とプロバイダ経由でデータが読み取られて、知らない間に無断で広告に使われている！

インターネット黎明期から警告されていた基本的人権、プライバシーの侵害などの危険性が高まる傾向が増加し、現実の��のとなってきている。

これは、過去にBIGなIBMのデータセンターに対してAppleスティーブジョブズがパーソナルコンピューターを創造したことに似ています。

現在では、走るパーソナルスーパーコンピューターだけど！！

インテルMacで拡張性の実現ができたeGPUは、その後、2020年の後半に・・・

AppleシリコンのM1チップの登場で外部CPUや外部GPUが繋がらなくなりました。

その後、Appleは、Appleシリコンを発表して2023年時点では、M3チップになります。

USB-Cみたいにバッテリー充電の共有ができるようになるから

AppleシリコンでeGPUみたいな機能を搭載してApple Vison ProやMacとiPhone、iPadと相互に共有して

グリッドコンピューティング処理できたらいいのに。

そうすれば、さらに自動運転車とも拡張することで自動連携させて「走るパーソナルスーパーコンピューター」である自動運転車のCPU、GPUから

さらに相互に共有させてグリッドコンピューティング処理を拡張させることができたらいいのに。

このようにグリッドコンピューティング処理させることで個々の端末のバッテリーを補助電源として機能させることで・・・

コンピューターにかかる膨大な電力を最小化できる可能性もあります。

ChatGPTなどのジェネーレーティブ人工知能は、処理に膨大な電力がかかるのでこのような仕組みを実現することが、今後、ますます増加する

人工知能チップの処理の負担を軽減できる可能性も考えられます。他の方法があれば選択肢が増えて良い方向に進みそうです。

将来的には、プライバシーや基本的人権を考慮すること前提だけれど・・・

脳波で強く念じただけで運転できる自動運転車もできたらいいのに。

例えば、人間が脳波で「危ない」と思ったヒヤリハットが生じた瞬間に自動的に自動運転車同士が同時に相互コミュニケーションして

お互いに現在の最適な周辺の環境に応じて自動回避してくれる機能が実現できるようになるとかがイメージできる。

自動運転車には、センサーが搭載されているため理論的には、光速で相互コミュニケーションできます。

人間本人の許可なしに自動運転車が勝手に行うと法人が扱うため基本的人権を考慮せずに騙したり悪用される危険性があります。

お金持ちやテレビ局をも含めたマスメディアなどの権力者の監視には、高い透明性が実現できて良いのですが・・・

庶民など弱者に対して騙したり悪用される危険性があります。

２０２３年時点では、最近の１０月くらいに、OpenAIがChatGPTに「テキストではなく音声でコミュニケーションする機能」を追加しました。

人間と会話するように音声コミュニケーションをとることが可能となるというが・・・こちらはアプリのみで機能が使えて最近実装された。

有料プラン「ChatGPT Plus」と「ChatGPT Enterprise」で使えるそうです。

車が話せたらではなく将来は、会話できそうな未来になりそうです。

＜おすすめサイト＞

Apple Vision Pro 2023

サジャン・サイニ：自動運転車はどのように「見る」のか

クリス・アームソン：自動運転車は周りの世界をどう見ているのか？

Kickstarter タン・レイ：脳波で動作するヘッドセットインターフェイス

EMOTIV EPOCを使用して、GoogleCarを念じただけで運転

人類の革新。方向性のインスピレーション

（原子力）

「フロート式原子力発電所」について

（再生可能エネルギー）

Solar Roadways（道路としても敷き詰めて活用できる太陽光発電パネル）

「考えるクルマ」が世界を変える―アーバン・モビリティの革命

＜提供＞

東京都北区神谷の高橋クリーニングプレゼント

独自サービス展開中！服の高橋クリーニング店は職人による手仕上げ。お手頃50ですよ。往復送料、曲Song購入可。詳細は、今すぐ電話。東京都内限定。北部、東部、渋谷区周囲。地元周辺区もＯＫです

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ari0921 · 5 months ago

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「宮崎正弘の国際情勢解題」　

令和六年（２０２４年）６月１５日（土曜日）弐

　　　　通巻第８２９３号　　

　移民の急増が顕著な自治体では住民の税金負担が重い

ＮＹ、イリノイ、コロラド州では過重な財政負担が選挙民の不満を呼び込んだ

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

２０２４年６月１３日、マサチューセッツ州は「移民流入に寛大だった民主党知事の州のなかでもっとも遅れたが、「難所滞在の期限制限」の施行を決めた。

　同州の緊急家族シェルターシステムは既に定員を大幅に超過しており、民主党のモーラ・ヒーリー知事は9月29日から一部の家族を退去させるため、七月にも「90日間の立ち退き通知」を開始するとした。大統領選挙の争点だから、選挙直前になってのジェスチャーとも取れる。

　ニューヨーク市では、エリック・アダムス市長が、子供連れの家族には60日間、独身者には30日間の滞在制限を設け、一部の成人がシェルターに再申請できないように制限する措置も講じた。シカゴ市長のブランドン・ジョンソンは不法移民のシェルター滞在に60日間の制限を設け始めた。

「マサチューセッツ州は最善を尽くしてきた」とヒーリー知事は声明した。「この新しい滞在期間政策は、家族を、より安定した住宅に移り労働力に貢献するために必要な資源やサービスに結びつける取り組みを強化する」などと付け加えているが、同州はリベラルの巣窟として知られ、共和党が弱い選挙地盤である。

　移民の急増が顕著な自治体では住民の税金負担が重く、とくにニューヨーク、イリノイ、コロラド州では過重な財政負担が選挙民の不満を呼び込んでいる。

　マサチューセッツ州は7月から毎月150世帯に90日間の通知を順次送ることができる。世帯は90日間の延長を最大2回申請することができ、一部の世帯は困難免除を申請することで滞在をさらに延長できる（だから実質は何も変わらないのだ）。

現在7,500世帯のうち、約4,000世帯は少なくとも9か月間そこにいる（そしてたぶん居つづけるだろう）。

#宮崎正弘の国際情勢解題

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quotejungle · 2 months ago

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極地の水域は氷に覆われていることが多いため、船でこれらの地域にアクセスするには、氷を砕いて他の船が通れる道を作ることができる特別に設計された船が必要です。気候変動により海氷の面積が減少しても、砕氷船の必要性は残ります。逆説的ですが、新しい極地航路が利用可能になり、海氷がより移動しやすくなると、砕氷船の需要が高まる可能性があります。ロシアは40隻を超える老朽化した砕氷船を保有しており、数隻が建造中です。中国は5隻から7隻の砕氷船（「砕氷船」の定義によって異なります）を保有しており、さらに多くの砕氷船が建造中です。一方、米国は砕氷能力を衰退させてきた。沿岸警備隊は1966年以降、米国の砕氷活動をすべて担当しており、そのニーズを満たすには8～9隻の極地砕氷船（大型4～5隻、中型4～5隻）が必要だと見積もっている。しかし、現在保有しているのは大型砕氷船ポーラースターと中型砕氷船ヒーリーの2隻だけだ。米国は1976年以降、大型砕氷船を建造していない。

アメリカが砕氷船を建造できない理由

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dempameat · 2 months ago

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((20+) Facebookから)

1950年代、ストーンヘンジの落石を修復する大規模なプロジェクトが進行していた。その中には、1797年に倒れたトリリソン全体も含まれていた。当時の技術をもってしても、これは大変な難題であることが判明し、国内最大級のクレーンを持ち込んでの作業となった。

カラン・クレーンとして知られるこの専門クレーンは、60トンまでの航空機を吊り上げるために作られたもので、たまたまボスコム・ダウンの近くにあった。最も重い石とそのクレーンを合わせた重さは約60トンで、最大能力ギリギリだった。

クレーンオペレーターのデイビッド・ヒーリーは、ストーンヘンジの修復作業を手伝うよう要請を受けたときのことを覚えている：

RAFボスコム・ダウンでは、冷戦に備えて多数の航空機を準備していました......私はストーンヘンジのクレーンオペレーターを手伝うように頼まれました......航空機からクレーンのことは知っていました......私たちはメイン・サークルに入りました......メインのサーセン石のひとつが倒れていました......私たちはそれを所定の位置に持ち上げ、他の作業員が底に石を詰めました......私たちはまぐさ石をひとつ持ち上げ、途中で青い石を立てました」。

www.DeepL.com/Translator（無料版）で翻訳しました。

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respect-love33 · 1 month ago

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読み進めたくなる！「スポーツカー」に関する楽しい知識

## スポーツカーに関する楽しい雑学スポーツカーは、そのスピード感やデザインの美しさから、多くの人々に愛されています。ここでは、スポーツカーに関する驚きのトリビアや豆知識を紹介します！ ### 1. スポーツカーの起源スポーツカーの歴史は、1920年代まで遡ります。当時、アメリカの自動車メーカーは軽量で高性能な車両を求めていました。特に、オースティン・ヒーリーやアストンマーティンなどのイギリス製スポーツカーが人気を集めました。 ### 2. 世界最速のスポーツカー 2021年には、ブガッティ・シロンが「世界最速の市販車」としてギネス世界記録を樹立しました。その最高速度はなんと490.48 km/h！このスピードは、時速を制限したレースでの話ですが、一般道を走るにはちょっと危険すぎますね。 ### 3.…

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moment-japan · 2 years ago

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Austin-Healey Sprite

１９５２年、ブリティッシュ・モーター・コーポレーション（BMC）オースチン部門のレナード・ロードと、自動車エンジニア兼デザイナーであるドナルド・ヒーリー（ヒーレー）との間に結ばれた合弁事業により誕生したオースチン・ヒーレー。

写真は以前撮影したMG・ミジェットの兄弟車種、オースチン・ヒーレースプライト。

飛び出た丸いフロントライトの形状から英国では通称「フロッグアイ」と呼ばれています。

通常の鉄ボディーの他に、レース仕様のアルミニウムボディ車も存在します。

マテル社のバービー人形用におもちゃ屋さんで最初に販売された車が、このオースチン・ヒーレーでした。

#austin-healey #sprite #uk #50s #60s #classic car #green

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jaguarmen99 · 3 years ago

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目玉商品は「ハーバルタブレット」。「寒い朝晩」のお供として100年以上も愛されているミントキャンディーだ。　その秘密のレシピは、近くの銀行の金庫にしっかりと鍵をかけて入れられている。中身を知っているのは創業者の子孫2人だけだ。　営業部長のデーブ・ヒーリー（Dave Healy）氏は「私には教えてくれないのです、寝言を言うから」と冗談を飛ばす。　

英製菓工場の手作りキャンディーに世界各地から熱い視線　写真16枚　国際ニュース：AFPBB News

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sendaiwolf-blog · 7 years ago

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Sheffield News/シェフィールドのニュース

1) Today and tomorrow is Peddler Market!

2) Heeley City Farm’s Autumn Show is Sunday, 10th September. Expect music, food and animals!

一番：今日と明日はぺダラーズ・マーケット！

二番：ヒーリー・シティー・ファームの秋まつりは９月１０日（日）。音楽、食べ物、動物があります！

#Sheffield #news #Peddler Market #heeley city farm #シェフィールド #ニュース #ぺダラーズ　マーケット #ヒーリー　シティー　ファーム

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oldmini106 · 7 years ago

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MG-Cの実車を初めて見ましたー MG-CといえばGT roman の安西くん(でしたっけ？)の愛車で、彼の武器は強烈な臭いのするオナラでしたねw #bmc #mg #mgc #mgcgt #筑波サーキット #6気筒OHVエンジンを味わってみたい #ヒーリーも良いですね #gtroman #西風 (Tsukuba Circuit)

#mgc #mg #gtroman #ヒーリーも良いですね #西風 #筑波サーキット #mgcgt #bmc #6気筒ohvエンジンを味わってみたい

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inami1225 · 7 years ago

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【遠隔ヒーリング】初めての方からの質問。「遠隔ヒーリングって、本当ですか？受けたことがあるけど何も感じなくて…」そのヒーラーの力がないか、受け手に問題があるか。結論はどちらにも問題があったので、そこを理解してもらった上で体感してもらいました。ヒーラーからもヒーリーからも相談されますが、片側だけに問題があるわけではないことが大半ということを考えたらそこの認識をヒーリーもヒーリーもとるしかないんですけどね。 #一宮 #ヒーリング #ヒーラー #ヒーリー #相談 #悩み #遠隔 #全国 #名古屋 #レイキヒーリング #レイキ #霊能者 (レイキ・ヒーリング名古屋)

#遠隔 #悩み #レイキ #ヒーリング #霊能者 #一宮 #名古屋 #全国 #レイキヒーリング #相談 #ヒーリー #ヒーラー

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toda-itsuki · 2 years ago

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takahashicleaning · 4 years ago

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ＴＥＤにて

ジェニファー・ヒーリー: もしも車が話せたら事故は避けられる？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

しかし、車同士が位置や速度の情報を共有し、予測モデルを用いて道路上の全員にとって最も安全な経路を計算できたらどうでしょうか？

ジェニファー・ヒーリーは事故の無い世界を想像します。(TED@Intelで収録)

どのようにして、実現するのでしょうか？まず、手始めに最高セキュリティの位置情報を共有するというようなシンプルなことから始めましょう。

私の車に最高セキュリティの位置情報とカメラが、搭載されていれば、どこをどの位の速度で走行しているのか？非常に高い精度で分かります。

コンピューター・ビジョンを用いれば、周囲の車の位置や進行方向のようなものも割り出せます。他の車についても同様で自分の現在地については、正確に他の車の位置については大雑把に分かります。

では、２台の車がそのデータを共有したらどうなるでしょうか？車がお互いに会話できたら？それは、簡単なことで両者の予測モデルが改善されます。みんな得をするのです。

ボブ・ワン教授のチームは、車の共有するのが最高セキュリティの位置情報データのみで交通量が少なくても、曖昧な推定を結合させるとどうなるか？コンピューターでシミュレーションを行いました。

さらには、この研究をシミュレーションの枠から出し、現在、実際に車に搭載されているセンサーを取り付けたロボットを用いて実験を行いました。使用したのは、ステレオカメラ、最高セキュリティの位置情報

そして、補助システムとして一般的な２次元レーザー距離計です。また、それとは別に短距離無線装置を取り付け、ロボット間の情報伝達を可能にしました。ロボット同士が近付くとお互いの位置を正確に追跡し、衝突を避けることができます。

現在もさらなる改良を続けていますが、いくつかの問題に突き当たりました。その１つは、情報量を増やし過ぎるとデータを処理し切れなくなることです。

そこで、優先度を決める必要が出てきますが、それこそ予測モデルが役に立つ場面です。ロボット自動車が予測された軌跡をなぞっているだけなら、そんな情報は捨てても構いません。

優先すべきは、予測とは異なる道を進んでいる車です。そのようなものこそ問題となりますが、軌跡を新たに予測することができます。道を外れたことだけでなくその外れ具合も分かるのです。

さらに、退くよう警告する必要があるのは、どのドライバーかも分かります。最高セキュリティが前提ですけど、データをすすんで共有することでみんなにとっての最善策を取れるのです。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性と��ライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

キャシーオニールによると・・・

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

＜個人的なアイデア＞

電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%～50%の効率まで高めることは可能ですが・・・

高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。

高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち、どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。

この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。

カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。

つまり、熱エンジンの効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率１００%は物理的に不可能ということです。

他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか？これをエンジンの熱効率と定義しています。

だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。

続いて

イーロンマスクが実用化している自動運転車は、この時点で、約140テラフロップスの処理速度を達成している。

これは、一昔前の地球シュミレーター第二世代2009年並の処理速度のスーパーコンピューターが搭載されていることと同じです。

つまり、走るスーパーコンピューターが搭載されていることに相当します。未来の最新技術を実用的に活用できて、また低価格でも実現している。

参考として、2002年の地球シミュレータ第一世代は、35.86 TFLOPS（テラフロップス)

2004年のIBM Blue Gene/Lは、136.8 TFLOPS（テラフロップス）

この処理能力をコンピューターの外部CPU、外部GPUとして機能させることが可能ならば、Thunderbolt3（USB-C）経由のeGPUという形で実現できる。

そして、現在では、活用する機会の少ない車とは、別の使いみちが広がる素晴らしい世の中になるかもしれません。

Appleのコンピューター、Thunderbolt 3端子が必要です。

MacOS High Sierra 10.13.4 以降の eGPUサポートは、パワフルなeGPUの恩恵を受けられるMetal、OpenGL、OpenCL Appの高速化が狙いです。

しかし、Appによっては、eGPUによる高速化にソフトが対応していない場合もあります。推奨GPU以外は現在、使用できません。

2015年の時点では、影響力が少ないので問題にならなかった。しかし、現在、2020年では・・・

インターネット黎明期から警告されていた基本的人権、プライバシーの侵害などの危険性が高まる傾向が増加し、現実のものとなってきている。

これは、過去にBIGなIBMのデータセンターに対してAppleスティーブジョブズがパーソナルコンピューターを創造したことに似ています。

現在では、走るパーソナルスーパーコンピューターだけど！！

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ari0921 · 6 months ago

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「宮崎正弘の国際情勢解題」　

令和六年（２０２４）５月１２日（日曜日）

　　　　通巻第８２５０号　

　西側諸国から多くのデータが中国に盗まれていた

　　英仏ばかりか、モルドバでもハッカーとフェイク被害

＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

　日本、アメリカ、台湾ばかりではない。中国のハッッカー攻撃で欧州主要国からもデータが大量に盗まれ、また政治家へのフェイク攻撃による選挙介入などが続いている。

　英国ではダウデ��副首相が下院で演説し、「報道機関にリークされた議員と国選機関に対するサイバー攻撃の責任は中国にある。英国はこれらの行動が中国の敵意を示す明確かつ持続的な行動パターンを示していると判断する」とした。

具体的に2021年から翌年にかけて英国選挙管理委員会のシステムが中国系のサイバー組織によって「侵害された可能性が非常に高い」と結論づけたのである。

「中国諜報機関によって、大規模なスパイ活動や、英国国内で反体制派や批評家とみなされた人々への脅迫などの目的で使用される可能性が非常に高い、およそ4000万人の英国有権者の名前と住所が中国政府のハッカーの手に渡った」と当局は発表した。

２０２４年５月６日、習近平がパリを訪問しマクロンとの蜜月を演出した。これに異議をとなえたフランスの議員らは中国ハッカー部隊「ＡＰＴ３１」のサイバー攻撃の標的となった。七名のフラン国会議員らは司法捜査を求めた。米国司法省が３月に、国家スパイ機関である国家安全省とつながりのある中国ハッカーらがフランスで犯罪行為を行ったとして起訴したことを受けて行われたものだ。

米国の起訴状によると、ハッカーらは2021年に「IPACに関係する個人の400以上の固有アカウントに1000通以上の電子メールを送信し、インターネット活動やデジタル機器に関するデータを収集しようとした。攻撃対象には、元ベルギー首相ガイ・フェルホフシュタット、英国ヌスラト・ガニ欧州大臣、チェコ外相ヤン・リパフスキーなどが含まれていた」としている。

オリビエ・カディック（仏）上院議員は、「フランス国民の選挙で選ばれた代表者に対するこのようなサイバー攻撃活動を放置することはできない」と批判した。

　５月７日、英国国防省（MoD）は中国によると思われるサイバー攻撃を受け、数万人の　兵士の個人情報が流出したと発表した。

請負業者が運営する国防総省の給与計算システムを標的にし、現職、元軍人の名前と銀行口座の詳細が含まれていた。英国の特殊部隊を除くすべての部隊が被害を受け、その数は27万人に達した。しかしグラント・シャップス国防長官は、中国の攻撃を直接非難することになかった。

ジョン・ヒーリー（影の国防長官）は、ハッキングされたソフトウェアの親会社��してIT大手ソプラ・ステリア社を名指しした。子会社のSSCLは23万人の軍人と予備役200万人の退役軍人の給与計算、人事、年金サービスを提供している。

まさに外交委員長のカーンズ議員がのべたように「中国は英国の『敵』である」。

　カーンズは続けた。「中国共産党は我が国軍へのハッキング、選挙管理委員会へのサイバー攻撃、イギリスとフランスの国会議員へのサイバー攻撃に責任がある」。

他方、ロンドンの中国大使館は「これらは完全に捏造された悪意のある中傷である」とし、「英国における“反中政治的茶番劇”の終結」を求めたほどのふてぶてしさで応じた。

　▼モルドバにウクライナ難民が雪崩れ込んだ。そのうえ。。。。。

モルドバにとってロシアのハッカー攻撃、フェイク情報は日常的な現実である。

ウクライナとの国境に位置し、ロシア語を話す人が多いうえオデッサを経由したウクライナ難民が流入している（脱線だが、筆者もモルドバの首都キシニューからバスで、オデッサをめざした。運賃は１０００円ほど、普通なら二時間ほどでつける距離だが、「沿ドニエストル共和国」を避けるルートで、国境通過には二時間ほど手間取る。朝１０時にでて、お出差のホテルへ就いたのは午後三時過ぎだった）。

このモルドバでは、10月に大統領選挙とEU加盟を問う国民投票が行われる。

モルドバ人の約60パーセントは反ロシア、西側諸国との緊密な関係を支持している。しかしモルドバ国内に未承認国家「沿ドニエストル共和国」があってロシア兵士が残留している。

一方、「攻撃は最大の防御」という立場の中国国家安全省は海外に駐在する中国人に対し、「さまざまな方法で近づき、情報を収集し、海外要員のルクルーとも兼ねる「友好的な」人物に注意するよう」警告した。

「海外駐在の中国人の中には、罠に陥った後、警戒心を欠いて国家機密を漏らしたり、国益を裏切るよう強要されたり、進んで外国諜報機関の共犯者となったりする人もいて、国家安全保障への脅威となる可能性がある」という。

中国国家安全当局は海外に長期駐在する中国人に対し、「リスクを回避するために他者との交流において冷静かつ合理的な態度を保つよう」にと呼び掛けた。

中国はスパイ防止法を改正し2023年7月1日から施行されている。

#宮崎正弘の国際情勢解題

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